ベクトル エンベディングを保存する

必要なデータベース拡張機能

生成されたエンベディングを vector 値として保存するには、pgvector 関数と演算子を含む vector 拡張機能のバージョン 0.5.0.google-1 以降を使用します。これは、AlloyDB 固有の最適化によって拡張された pgvector のバージョンです。

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

生成されたエンベディングを保存する

AlloyDB データベースにテーブルを作成済みであることを確認します。

ベクトル エンベディングを保存する手順は次のとおりです。

1. エンベディングを格納する vector[] 列をテーブルに作成します。

   ALTER TABLE TABLE ADD COLUMN EMBEDDING_COLUMN vector(DIMENSIONS);
   

   次のように置き換えます。

   • TABLE: テーブル名。

   • EMBEDDING_COLUMN: 新しいエンベディング列の名前

   • DIMENSIONS: モデルがサポートするディメンションの数。

     たとえば、Vertex AI で text-embedding 英語モデル（text-embedding-005 など）を使用している場合は、768 を指定します。

2. ベクトルをベクトル列にコピーします。次の例では、エンベディングが CSV ファイルで使用可能であることを前提としています。

   COPY TABLE (EMBEDDING_COLUMN) FROM 'PATH_TO_VECTOR_CSV (FORMAT CSV);
   

   次のように置き換えます。

   • PATH_TO_VECTOR_CSV: CSV ファイルを保存した場所のフルパス。

エンベディングを保存したら、vector 拡張機能または alloydb_scann 拡張機能を使用してインデックスを作成することで、クエリのパフォーマンスを高められます。

次のステップ

• インデックスとクエリベクトルを作成する。
• エンベディング ワークフローの例を確認する。